ビジョン言語モデルによる制約推論を用いたオープンワールドタスクおよびモーションプランニング
従来のタスクとモーションプランニング（TAMP）システムにビジョン言語モデル（VLM）を統合することで、自然言語による指示を解釈し、複雑なロボット操作タスクを解決できるようになる。
衝突回避機能を備えた非協力型UAV群によるカバレッジ制御：予備的な結果
本稿では、共通エリアを独立してカバーする複数の非協力型無人航空機（UAV）群のための、衝突回避アルゴリズムを提案する。
オープンエンドなロボット問題学習のためのマルチオブジェクトアルゴリズム：安定性と適応性を向上させる新しいアプローチ
従来の強化学習のアプローチが抱える問題を克服するため、マルチオブジェクト進化アルゴリズムを活用した新しいカリキュラム学習メカニズムであるマルチオブジェクト学習（MOL）が提案されており、シミュレーション環境において、ベースラインアプローチと比較して優れた安定性と適応性を示している。
ロボット操作のための関係的なキーポイント制約の時空間推論：ReKep
ロボット操作タスクを、環境内の意味的に重要な3Dキーポイント間の関係として表現することで、複雑なタスクを汎用的な方法で実行できる。
複雑な倉庫レイアウトにおける強化学習ベースの倉庫ロボットナビゲーションアルゴリズムの研究
複雑な倉庫レイアウトにおいて、倉庫ロボットの効率的かつ正確なナビゲーションを実現するために、Proximal Policy Optimization (PPO) とダイクストラ法を組み合わせた新しいナビゲーションアルゴリズム、Proximal Policy-Dijkstra (PP-D) を提案する。
超高速3D物理シミュレータ「NeoPhysIx」：AIアルゴリズム開発ツールとしての可能性
NeoPhysIxは、従来の物理エンジンよりも大幅に高速なシミュレーションを実現する新しい3D物理シミュレータであり、AIアルゴリズム、特にロボット工学分野における開発とトレーニングを加速する可能性を秘めている。
リーマン等質空間上の非ホロノミック力学と仮想拘束
リーマン等質空間上の非ホロノミックシステムにおける仮想非ホロノミック拘束の存在と一意性を示し、制御法則を特徴付ける。
未知の環境における安全なタスク実行のためのハイブリッドおよび方向付けされた調和ポテンシャル
未知の環境で複雑なタスクを実行する非ホロノミックロボットのための、調和ポテンシャルに基づく新しいナビゲーションフレームワークが提案されています。
バイアスを考慮した等変IMU事前統合：非斉次ガリレイ群によるアプローチ
本稿では、非斉次ガリレイ群に基づく新しいIMU事前統合手法を提案し、バイアスを考慮したIMU測定値から、より正確で一貫性のある相対運動推定を実現します。
Stem-OB：拡散逆変換による幹細胞的な収束観察を用いた汎用性の高い視覚模倣学習
Stem-OBは、事前学習済み画像拡散モデルの逆変換プロセスを活用して、高レベルのシーン構造を維持しながら、照明やテクスチャなどの視覚入力の変化に対するロバスト性を向上させる、視覚模倣学習のための新しいアプローチである。
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